best-llm-tracking-tools：10 款 LLM 可见性追踪工具对比仓库

SharonVivenix 在 GitHub 开源 best-llm-tracking-tools 仓库，从答案采集方式、入门套餐答案量、千次答案成本和单条 prompt 的误差范围等指标对比 10 款 LLM 追踪工具。文中指出每日一次单引擎仅能采集 30 条答案，30% 可见性的 95% Wilson 区间约为 17%-48%；每周刷新的 4 条答案区间扩至 5%-70%，仪表盘上每周的大幅波动多为采样噪声。仓库附带无依赖的 Python 包，含 Wilson 区间、两比例检验、样本量规划等代码，可核验各家数据。